OPPORTUNITIES FOR IMPROVING THE LONG-TERM MANAGEMENT OF KERATOCONUS PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: This study determined whether practitioners specializing in keratoconus (KC) adhere to published guidelines for disease management and to what extent comorbid conditions of dry eye, contact lens tolerance, and psychological consequences of KC are formally assessed as part of long-term management. Materials and Methods: This cross-sectional study used an IRB-approved, Internet-based, REDCap platform. Descriptive statistics are presented. Results: A total of 222 participants qualified for participation. Most 134 (60%) followed young and unstable patients every 6 months and less frequent follow-up examinations for patients with stable findings, with 142 (64%) recommending annual examinations. Scleral lenses were the preferred optical correction method (36%), followed by corneal gas permeable lenses (21%). A total of 118 (55%, n=216) participants recommend crosslinking to any patient with documented disease progression regardless of age. Fewer than 25% of patients were referred for surgical correction of KC. Half of respondents, 114 (51%), reported testing for tear film dysfunction, while 108 (49%) never tested. No participants used a depression screening instrument. Conclusion: Practitioners managing patients with KC largely adhere to current consensus recommendations. This survey identified several potentially high-impact, low-cost improvements to current practice patterns, including screening for dry eye and depression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».